架构第113集：网关服务器、Cassandra数据库、Redis缓存、Kafka消息队列、Elasticsearch客户端

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“一个基于锁和条件变量（Condition）实现的简易版 Future，用来在某个线程中等待结果，直到被另一个线程显式唤醒并传递结果。”

🔵 举个简单使用场景：

假设你在做 异步RPC调用、异步消息处理这类事情：

• 线程A 发起请求，但不知道什么时候结果返回，于是 await() 等待。

• 当线程B 收到响应时，调用 signal(result) 把数据塞进来并唤醒线程A。

小小示意：

CondFuture<String> condFuture = new CondFuture<>();

// 线程A：请求并等待
new Thread(() -> {
    try {
        String result = condFuture.await(5, TimeUnit.SECONDS);
        System.out.println("Got result: " + result);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}).start();

// 线程B：稍后响应
new Thread(() -> {
    try {
        Thread.sleep(1000); // 假装处理了 1秒
        condFuture.signal("Response is here!");
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}).start();

输出：

Got result: Response is here!

流量、高并发 IoT 项目（车联网平台）的标准实践

高阶版 JT808 平台服务部署架构图

超实用部署建议

Topic属性设置建议（重点！）

📋 Kafka 参数调优表（超详细版）

🛠️ Producer 参数调优

🛠️ Consumer 参数调优

🛠️ Broker 集群端参数调优

【实战Tips】

• 吞吐优先
  → 调大 batch.size、buffer.memory，使用压缩。

• 可靠性优先
  → 开启 acks=all、幂等、合理设置 retries。

• 高并发低延迟
  → 合理调 max.poll.records、fetch参数。

• 集群容灾
  → Replication Factor = 3，ISR列表控制好（min.insync.replicas=2）。

• 异常处理
  → 配置 DLQ（死信队列）+ 自定义拦截器（如 ProducerInterceptor 抓异常）。

📋 Kafka 流量压测工具推荐表

1. 官方自带工具 - kafka-producer-perf-test.sh

工具位置

一般在安装包里的：

$KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh

基础使用示例

./kafka-producer-perf-test.sh \
  --topic test-topic \
  --num-records 1000000 \
  --record-size 512 \
  --throughput -1 \
  --producer-props bootstrap.servers=localhost:9092

✅ 输出结果：TPS、发送延迟、吞吐量等指标

2. 官方自带工具 - kafka-consumer-perf-test.sh

基础使用示例

./kafka-consumer-perf-test.sh \
  --topic test-topic \
  --bootstrap-server localhost:9092 \
  --messages 1000000

✅ 输出结果：消费TPS、平均延迟、吞吐量

🚀 高阶压测思路

🔥 高阶技巧：配合这些一起压测更稳

• 调大 Producer batch.size、linger.ms → 批量发

• Broker socket.request.max.bytes调大 → 防止大批次失败

• 保证磁盘I/O够快（SSD最佳）

• JVM 参数优化（-Xms -Xmx固定堆大小）

• 配置 Topic 分区数、Replication Factor合理分摊压力

📈 实战Tips总结

• 小消息（如JT808位置上报）→ 高TPS 压测重点

• 大消息（报警/多媒体）→ 吞吐量/延迟 双压测

• 消费端一定要压 → 避免只测发送忽略消费瓶颈！